DeepSeek Harness刚发布就火了，用数据拆解了它的插件系统、AI写码比例和代码量，看完就懂它为啥能刷星。
DeepSeek Harness发布20小时，GitHub星标已超8万。其插件系统与Koishi平台相似度达75%，疑似整体移植。代码分析显示主干PR中21.2%由Codex命名，分支信息中28.2%提到Codex，开发高度依赖AI。项目65天产出84万行代码、超1万commit，测试代码与生产代码比例约1:1。另附88页论文，其中57%篇幅为形式化理论推导。
15 张数据图帮你了解 DeepSeek Harness 昨天 DeepSeek Harness 发布，于是就想着让 Codex 分析一下，找到了一个很好的角度，就是从一些数据上向大家介绍这个产品。...
15 张数据图帮你了解 DeepSeek Harness 昨天 DeepSeek Harness 发布，于是就想着让 Codex 分析一下，找到了一个很好的角度，就是从一些数据上向大家介绍这个产品。 确实也发现了一些很有意思的东西： 插件系统与 Koishi 高度相似： 他们主打的插件系统与 Koishi 的插件平台相似度高达 75%。大概率是整个平台都挪过来了，不知道是不是他们的核心开发者入职了。 大量使用 AI 开发： Codex 命名的主干 PR 达到了 21.2%，分支信息中提到 Codex 的比例有 28.2%。 猜测他们肯定用了 Claude Code 开发，只是删掉了一些 Claude 的痕迹。 参考了大量外部 Agent 项目： 提到最多的外部项目是 Pi，第二多的是 Codex，之后是 Claude Code。甚至直接引用了一些 Pi 的 TypeScript 文件。 高效的代码产出： 整个产品在 GitHub 上有记录的是 65 天，总共的代码产出量是 84 万行，有一万多个 commit，非常高效。 交互入口的演变： 他们曾经押注 TUI，后来改成 Web UI 和 TUI 的双入口，再之后整个删除了所有的 TUI，只留下了 Web UI。 开发与工程规范： 整个项目的测试代码比生产代码多很多，基本上达到了 1:1。 全仓库的 Markdown 文档也非常多，说明他们是基于文档去控制 Harness 开发的。他们有完整的工具和科学模型 schema 共 52 个，但最后只留下了一个，目的是为了减少上下文占用。 社区热度与生态：从昨天发布到现在 20 小时，GitHub 已经涨到了 8 万多的 star，非常快。插件体系标签（DSH plugin）已经有 1425 个项目，但有很多并不是真正的插件，看来有不少蹭热度的。 精选清单收录了 211 个仓库，主要补充的是工具、UI 和运行的一些基础设施，甚至一上来就出现了插件市场和插件管理的插件。 学术论文： 他们顺便发了一篇 88 页的论文，其中 57% 都在做一些形式化的理论推导和展示。论文主要讨论的是插件的热插拔和系统稳定性问题。 Your browser does not support the video tag. 🔗 View on Twitter 💬 7 🔄 0 ❤️ 7 👀 1581 📊 8 ⚡